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Enregistrement W2563620171 · doi:10.5539/jpl.v10n1p18

How Can Cinema Justify Wars? A Qualitative Study on War Justification in American Cinema

2016· article· en· W2563620171 sur OpenAlexvenueno aff
Zahra Emamzadeh, Shaho Sabbar

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterLegitimacyAffect (linguistics)AestheticsMedia studiesWorld War IISpanish Civil WarSociologyPeriod (music)Political scienceHistoryLawArtArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cinema is a powerful media that can shape people’s minds about different issues. Movies can focus on very detailed or hidden matters in society, and critical issues that profoundly affect the lives of large populations are usually at the center of cinema’s attention. Among these issues are wars that can affect tens of millions of people financially, mentally and of course physically.Films can question or justify wars. To answer if they questioned wars or justified them one should choose a specific war, a period and maybe a particular group of films and analyze their content and discourse. However, to do so, it would be helpful and maybe necessary to first better understand how films may question or justify wars.The present research is an effort to analyze a specific number of movies to see in what ways they may have justified the role of the United States in the Second World War. The results include eight issues that the movies raised regarding the legitimacy of the war and America’s role in it.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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